Профессия: DevOps-инженер
ProductStar
Сложность
Для новичков
Длительность
5 мес
Описание курса
DevOps-инженер – это специалист, который объединяет процессы разработки и эксплуатации, чтобы создавать стабильные, быстрые и надежные IT-продукты.
Он автоматизирует сборку, тестирование и развертывание приложений, настраивает инфраструктуру, следит за работой сервисов и помогает командам быстрее выпускать обновления без сбоев.
Чему вы научитесь
Работать с Big Data (Hadoop, HDFS)
Настраивать системы обработки событий (Apache Kafka)
Работать с базами данных и хранением данных
Автоматизировать процессы с помощью Ansible
Проектировать облачную инфраструктуру
Разворачивать и управлять контейнерами (Docker)
Писать скрипты на Bash и Python
Использовать Python для автоматизации задач
Использовать Redis для кэширования данных
Работать с Linux и настраивать серверную инфраструктуру
Настраивать CI/CD-пайплайны (GitLab CI)
Программа курса
Ступень 1. Базовые навыки DevOps
- Блок 1. Основы DevOps
Познакомитесь с профессией и ключевыми навыками, без которых невозможно двигаться дальше в DevOps.
• Введение в DevOps
• Linux: введение и основные концепты ОС
• Управление процессами в ОС
• Запуск и сервисы
• Ssh и firewall - Блок 2. Терминал
Научитесь уверенно работать в командной строке, писать простые скрипты и пользоваться полезными утилитами.
• Терминал в DevOps
• Bash. Базовый инструмент скриптов в Linux
• Редакторы и работа с текстом
• Мониторинг, производительность и сетевые тулсы - Блок 3. Протоколы и настройки
Разберетесь, как работают протоколы, веб-серверы и настройки. Без этого — ни один проект не запустить.
• Сетевые протоколы
• Серверы
• Nginx - Блок 4. CI/CD Tool
Узнаете, как автоматизировать сборку и развертывание проектов с помощью GitLab и пайплайнов.
• Знакомство с Git и GitLab
• Жизненный цикл ПО, CI/CD
• Введение в GitLab CI
• GitLab CI: внутренние переменные, артефакты, правила - Блок 5. IaC - инфраструктура как код
Овладеете ключевыми инструментами для управления инфраструктурой: Docker, Ansible, Kubernetes, Terraform.
• Контейнеризация. Знакомство с Docker
• Упаковка приложений в Docker
• Docker Compose. Сервисы и взаимодействия
• Ansible. Основные концепции и команды
• Ansible. Роли и переменные
• Ansible. Разработка ролей
• Оркестрация контейнеров: Kubernetes
• Kubernetes: сеть, управление доступами
• Kubernetes: helm, CI/CD
• Kubernetes: мониторинг, хранение данных, логирование
• Terraform: предоставление инфраструктуры - Блок 6. Основы SQL для DevOps
Научитесь извлекать и обрабатывать данные. Без SQL DevOps-специалисту не обойтись.
• Введение в блок SQL
• Извлечение и фильтрация данных (часть 1)
• Извлечение и фильтрация данных (часть 2)
• Преобразование и сортировка данных (часть 1)
• Преобразование и сортировка данных (часть 2)
• Группировка данных
• Введение в базы данных
• Объединение таблиц
• Подзапросы
• Обновление, добавление и удаление данных
• Создание, изменение и удаление таблиц
• Операции с текстом и оконные функции
• Ускорение и оптимизация запросов, табличные выражения
• Практический проект LEGO
• Обзор основных программ - Блок 7. Python для DevOps
Python — универсальный инструмент для автоматизации. Освоите базовый синтаксис и научитесь писать полезные скрипты.
• Введение в Python
• Переменные и типы данных
• Строки. Условия и циклы
• Практическое занятие: строки
• Практическое занятие: циклы
• Списки и словари в Python
• Функции
• Практическое занятие: функции
• Библиотеки
• Практическое занятие: библиотеки
• Структуры данных в Python
• Пакеты и модули. Pip
• Менеджер пакетов Pip
• Ошибки и исключения
• Практическое занятие: ошибки и исключения
• Python для DevOps
Ступень 2. Advanced DevOps
- Блок 1. Advanced: MLOps — DevOps в мире Machine Learning
Научитесь работать с инфраструктурой, которая обеспечивает работу ML-моделей. Разберетесь, как мониторить, логировать и настраивать рабочий процесс аналитиков и дата-сайентистов.
• Мониторинг инфраструктуры
• Мониторинг приложений: трейсинг
• Управление журналами
• Методологии анализа больших данных и организации команды, CRISP-DM
• Улучшение качества работы с данными - Блок 2. Облачное проектирование и Hadoop
Углубитесь в работу с большими объемами данных (BigData) и инфраструктурой в облаке. Получите навыки проектирования отказоустойчивых систем.
• Основы работы в Hadoop и MapReduce
• Основы работы с большими данными
• Облачные провайдеры
• Паттерны облачного проектирования
• Доступность: Availability
• Управление данными
• Дизайн и реализация
• Управление и мониторинг - Блок 3. Дипломная работа
Разработаете и защитите дипломный проект, который сможете добавить в портфолио. Получите обратную связь от экспертов.
Преподаватели
Виктор Антонов
Senior DevOps Engineer, Luxoft USA
Андрей Анисимов
Lead Data Scientist, «Газпромбанк»
Анна Атласова
Business Intelligence Analyst, Amazon Business
Часто задаваемые вопросы
Что потребуется для успешного обучения?
Для решения задач потребуется ноутбук или ПК, лекции и уроки можно смотреть с мобильного телефона.
Похожие курсы
+7 705 956 72 14
Общие вопросы:
ТОО «Ньюскилз»
050057, Республика Казахстан, г. Алматы, ул. Тимирязева, д. 38/1, 2 этаж, 7 офис
БИН: 210140019844
© ТОО «Ньюскилз», 2026
© ТОО «Ньюскилз», 2026